Pronóstico condicional de la inflación peruana

Kevin Antonio Álvarez García, Raúl Velita Zorrilla
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Abstract

El presente artículo muestra la aplicación de un modelo VAR condicional con el objetivo de estimar la trayectoria futura de la inflación peruana condicionada a la inflación estadounidense en base a 3 posibles escenarios: optimista, promedio y pesimista. Se incorpora para el caso peruano, la metodología desarrollada por Waggoner y Zha (1999), bajo estimaciones bayesianas y utilizándo el algoritmo de Gibss Sampling para estimar y simular las distribuciones de los pronósticos. Los resultados muestran que para el año 2022 y ante un escenario pesimista, la inflación peruana alcanzaría su nivel más alto en el mes de junio. En un escenario promedio, el nivel más elevado de inflación se alcanzaría en abril, mientras que en un escenario optimista, se llegaría a un nivel máximo en marzo. Asimismo, se observa que la diferencia de la inflación peruana promedio de un escenario a otro es alrededor de 0.2% mensual.
秘鲁通货膨胀的有条件预测
本文提出了一个条件VAR模型的应用,目的是在乐观、平均和悲观三种可能的情况下,估计秘鲁通货膨胀受美国通货膨胀影响的未来轨迹。本研究的目的是评估秘鲁的预测分布,并评估其在拉丁美洲和加勒比地区的分布情况。结果显示,到2022年,在悲观的情况下,秘鲁的通货膨胀率将在6月份达到最高水平。在平均情况下,通胀最高水平将在4月份达到,而在乐观情况下,通胀最高水平将在3月份达到。同样值得注意的是,秘鲁从一种情景到另一种情景的平均通胀率每月约为0.2%。
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